Land use intensity is a major driver of soil microbial and carbon cycling across an agricultural landscape
Alexa K. Byers
Bioprotection Aotearoa, P.O. Box 85084, Lincoln University, Lincoln, 7647, New Zealand
土壤碳(C)储存是支撑人类健康和福祉的关键生态系统功能。人类驱动的土地利用变化加速，例如农业集约化，是全球土壤碳损失的主要驱动因素。制定可持续的土地利用实践以提高农业生产力，同时保护土壤碳储存等基本生态系统功能至关重要。土壤微生物组在调节土壤生物地球化学循环过程（包括土壤碳循环）方面发挥着关键作用。研究土地利用强度对土壤微生物组的影响使我们能够评估对长期土壤碳储量的潜在影响。利用宏基因组DNA测序和磷脂脂肪酸分析，我们研究了与农业景观中五种对比土地利用相关的土壤微生物组的活性、多样性和功能的差异。土地利用涵盖了不同干扰强度的梯度，包括残余原生森林、再生原生灌木、外来人工林、旱地牧场和灌溉牧场。我们发现，与每种土地利用相关的土壤微生物组存在显著差异，包括微生物碳和氮(N)循环基因的多样性和丰富度。值得注意的是，集约化农业用地的微生物碳降解基因多样性和丰富度明显较高，而残余原生森林的土地利用的微生物碳降解基因多样性和丰富度最低。我们的研究结果表明，集约化农业用地可能会增加土壤微生物组矿化土壤碳的功能潜力，从而可能导致土壤碳随着呼吸的二氧化碳进入大气而流失。这项研究可用于支持可持续管理实践的发展，以促进土壤碳在农业景观中的持久性，例如保护残余原生森林碎片和更多地融入再生原生植被。
图 1. 在凯图纳和普莱斯谷（新西兰坎特伯雷）选定用于调查的土地利用类别的示例图像。左上）土地利用类型的拼贴图，这些类型是整个大区域农业生态系统的典型特征。右上）再生灌木丛的地点，这些地点是历史上被砍伐过的地区，但后来重新种植了原生灌木丛。左下）绵羊和奶牛牧场的地点，这些地点有灌溉的也有非灌溉的。右下）残余原生森林地点的林下植被和树木密度。
图 2. 各土地利用类型 pH、Olsen P（mg L −1）、含水量（%）、总碳（%）、活性碳（mg kg −1）、总氮（%）、C/N 比、AMN/TN 比和基础呼吸（μgC g −1 h −1）的平均值±95% CI 值。没有共同字母的组通过 Tukey 检验在 5% 显著性水平上确定为显著差异。
图 4. 每种土地利用中PLFA 总生物量（pmol g −1）、PLFA 生物标志物组的丰度百分比以及 BR/MB 比率1 的平均值 ± 95% CI 值。通过 Tukey 检验，在 5% 的显著性水平上，没有共同字母的组被确定为显著差异。
图 5. 每种土地利用中 A) C 降解基因和 B) N 循环基因的 Chao1 丰富度和 Shannon 多样性的平均值 ± 95% CI 值。通过 Tukey 检验在 5% 显著性水平上确定没有任何共同字母的组存在显著差异。
图 6. Bray-Curtis 差异的 NMDS 排序图显示了 A) C 降解基因和 B) N 循环基因的群落组成样本差异。显示了由 dbRDA 模型确定的显著解释群落差异的土壤特性，其中 ***p ≤ 0.001、**p ≤ 0.01 和 * p ≤ 0.05。
图 7. 按土地利用类型分组的碳降解基因归一化对数丰度的平均值±SE 值（按土壤碳形态分组）。按土地利用类型分组的碳降解基因丰度值差异显著，以 * 符号表示，其中 ***p ≤ 0.001、**p ≤ 0.01 和 * p ≤ 0.05。
图 8. 按土地利用类型分组的氮循环基因归一化对数丰度的平均值±SE 值（按氮循环途径分组）。按土地利用类型分组的氮循环基因丰度值差异显著的用 * 符号表示，其中 ***p ≤ 0.001、**p ≤ 0.01 和 * p ≤ 0.05。
图 9. 每种土地利用的平均减少精度 (MDA; %) 最高的 15 种土壤属性。MDA 值按标准误差缩放。仅显示具有统计显著性 MDA 值的属性。每个条形图的颜色对应于预测变量和土地利用类别之间共享的 Spearman rho 值。正相关用红色表示，负相关用黑色表示。
